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dc.contributor.other영남대학교 산학협력단ko
dc.date.accessioned2015-12-16T16:29:08Z-
dc.date.available2015-12-16T16:29:08Z-
dc.date.issued20141112-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/YU.REPOSITORY/21713-
dc.description.abstract본 발명은 초분광 영상의 특이영역 검출 장치 및 그 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따른 특이영역 검출 장치는, 초분광 카메라로 촬영된 초분광 영상을 입력 받는 입력부; 상기 초분광 영상으로부터 분광정보를 추출하고, 검출률에 기반하여 상기 추출된 분광정보로부터 특징 밴드를 선택하는 특징 밴드 선택부; 상기 선택된 특징 밴드에 밴드비(band ratio) 기법을 적용하여 상기 선택된 특징 밴드에서 특징 정보를 추출하는 특징 정보 추출부; 상기 추출된 분광정보에 학습기를 적용하여 상기 검출률을 획득하고, 상기 추출된 특징 정보를 학습시키는 학습부; 상기 학습된 특징 정보를 저장하는 특징 정보 데이터 베이스; 상기 특징 정보 데이터 베이스를 기초로 입력된 타겟 영상에서 특이영역을 검출하는 특이영역 검출부를 포함한다.이와 같이 본 발명에 따르면, 검출률 기반 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘으로 특징 밴드를 선택함으로써 전체 파장 영역을 사용하는 것과 비교하여 처리 데이터의 용량 및 데이터 처리 시간을 줄임으로써 특이영역 검출 장치 및 방법의 성능을 향상 시킬 수 있다. 또한, 밴드비(band ratio) 기법으로 밴드들의 상대적인 값을 도출함으로써 조명의 변화에도 불구하고 변함 없는 특이영역을 효과적으로 검출할 수 있다.-
dc.title초분광 특징선택과 밴드비를 통한 표적 특이영역 검출기법-
dc.typePatent-
dc.identifier.registno10-1463354-
dc.date.regist2014-11-12-
dc.identifier.applicationno10-2013-0125964-
dc.date.application2013-10-22-
dc.contributor.creator김성호ko
dc.contributor.creator장자순ko
dc.description.claim청구항1. <claim-text>초분광 카메라로 촬영된 초분광 영상을 입력 받는 입력부;<br></br>상기 초분광 영상으로부터 분광정보를 추출하고, 검출률에 기반하여 상기 추출된 분광정보로부터 특징 밴드를 선택하는 특징 밴드 선택부;<br></br>상기 선택된 특징 밴드에 밴드비(band ratio) 기법을 적용하여 상기 선택된 특징 밴드에서 특징 정보를 추출하는 특징 정보 추출부;<br></br>상기 추출된 분광정보에 학습기를 적용하여 상기 검출률을 획득하고, 상기 추출된 특징 정보를 학습시키는 학습부;<br></br>상기 학습된 특징 정보를 저장하는 특징 정보 데이터 베이스; 및<br></br>상기 특징 정보 데이터 베이스를 기초로 입력된 타겟 영상에서 특이영역을 검출하는 특이영역 검출부를 포함하는 초분광 영상의 특이영역 검출 장치.</claim-text> 청구항2. <claim-text>제 1항에 있어서,<br></br>상기 특징 밴드 선택부는,<br></br>상기 검출률에 기초한 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘을 이용하여 특징 밴드를 선택하는 초분광 영상의 특이영역 검출 장치.</claim-text> 청구항3. <claim-text>제 2항에 있어서,<br></br>상기 특징 밴드 선택부는,<br></br>상기 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘의 종료조건으로 다음의 수학식을 이용하는 초분광 영상의 특이영역 검출 장치:<br></br>P(T) = exp[-(ER<sub>curr</sub> - ER<sub>new</sub>)/T]<br></br>여기서, ER<sub>curr</sub> 및 ER<sub>new</sub> 는 현재의 검출에러율 및 새로운 검출에러율, T는 온도, P(T)는 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘의 종료조건을 각각 나타낸다.</claim-text> 청구항4. <claim-text>제 3항에 있어서,<br></br>상기 특징 밴드 선택부는,<br></br>다음 수학식을 이용하여 검출률 및 검출에러율을 연산하는 초분광 영상의 특이영역 검출 장치:<br></br>ER = 100 - DR<br></br>여기서, DR은 검출률, ER은 검출에러율을 각각 나타낸다.</claim-text> 청구항5. <claim-text>초분광 카메라로 촬영된 초분광 영상을 입력 받는 단계;<br></br>학습부에서 상기 초분광 영상으로부터 분광정보를 추출하여 검출률을 획득하는 단계;<br></br>상기 검출률에 기반하여 상기 추출된 분광정보로부터 특징 밴드를 선택하는 단계;<br></br>상기 선택된 특징 밴드에 밴드비(band ratio) 기법을 적용하여 상기 선택된 특징 밴드에서 특징 정보를 추출하는 단계;<br></br>상기 추출된 특징 정보를 학습시켜 상기 학습된 특징 정보를 저장하는 단계; 및<br></br>상기 저장된 학습된 특징 정보를 기초로 입력된 타겟 영상에서 특이영역을 검출하는 단계를 포함하는 초분광 영상의 특이영역 검출 방법.</claim-text> 청구항6. <claim-text>제 5항에 있어서,<br></br>상기 특징 밴드를 선택하는 단계는,<br></br>상기 검출률에 기초한 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘을 이용하여 특징 밴드를 선택하는 초분광 영상의 특이영역 검출 방법.</claim-text> 청구항7. <claim-text>제 6항에 있어서,<br></br>상기 특징 밴드를 선택하는 단계는,<br></br>상기 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘의 종료조건으로 다음의 수학식을 이용하는 초분광 영상의 특이영역 검출 방법:<br></br>P(T) = exp[-(ER<sub>curr</sub> - ER<sub>new</sub>)/T]<br></br>여기서, ER<sub>curr</sub> 및 ER<sub>new</sub> 는 현재의 검출에러율 및 새로운 검출에러율, T는 온도, P(T)는 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘의 종료조건을 각각 나타낸다.</claim-text> 청구항8. <claim-text>제 7항에 있어서,<br></br>상기 특징 밴드를 선택하는 단계는,<br></br>다음 수학식을 이용하여 검출률 및 검출에러율 연산하는 초분광 영상의 특이영역 검출 방법:<br></br>ER = 100 - DR<br></br>여기서, DR은 검출률, ER은 검출에러율을 각각 나타낸다.</claim-text>-
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공과대학 > 전자공학과 > Patents
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